一、技术流程

• 快速搭建 TiCDC 集群、Kafka 集群和 Flink 集群
• 创建 changefeed，将 TiDB 增量数据输出至 Kafka
• 使用 go-tpc 写入数据到上游 TiDB
• 使用 Kafka console consumer 观察数据被写入到指定的 Topic
• （可选）配置 Flink 集群消费 Kafka 内数据

二、搭建环境

部署包含 TiCDC 的 TiDB 集群

在实验或测试环境中，可以使用 TiUP Playground 功能，快速部署 TiCDC，命令如下：

tiup playground --host 0.0.0.0 --db 1 --pd 1 --kv 1 --tiflash 0 --ticdc 1
# 查看集群状态
tiup status

三、创建Kafka changefeed

1.创建 changefeed 配置文件

根据 Flink 的要求和规范，每张表的增量数据需要发送到独立的 Topic 中，并且每个事件需要按照主键值分发 Partition。因此，需要创建一个名为 changefeed.conf 的配置文件，填写如下内容：

[sink]
dispatchers = [
{matcher = ['*.*'], topic = "tidb_{schema}_{table}", partition="index-value"},
]

2.创建一个 changefeed，将增量数据输出到 Kafka

tiup ctl:v<CLUSTER_VERSION> cdc changefeed 
create --server="http://127.0.0.1:8300" 
--sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/kafka-topic-name?protocol=canal-json" 
--changefeed-id="kafka-changefeed" 
--config="changefeed.conf"

如果命令执行成功，将会返回被创建的 changefeed 的相关信息，包含被创建的 changefeed 的 ID 以及相关信息，内容如下：

Create changefeed successfully!
ID: kafka-changefeed
Info: {... changfeed info json struct ...}

如果命令长时间没有返回，你需要检查当前执行命令所在服务器到 sink-uri 中指定的 Kafka 机器的网络可达性，保证二者之间的网络连接正常。

生产环境下 Kafka 集群通常有多个 broker 节点，你可以在 sink-uri 中配置多个 broker 的访问地址，这有助于提升 changefeed 到 Kafka 集群访问的稳定性，当部分被配置的 Kafka 节点故障的时候，changefeed 依旧可以正常工作。假设 Kafka 集群中有 3 个 broker 节点，地址分别为 127.0.0.1:9092 / 127.0.0.2:9092 / 127.0.0.3:9092，可以参考如下 sink-uri 创建 changefeed：

tiup ctl:v<CLUSTER_VERSION> cdc changefeed create 
--server="http://127.0.0.1:8300" 
--sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092,127.0.0.2:9092,127.0.0.3:9092/kafka-topic-name?protocol=canal-json&partition-num=3&replication-factor=1&max-message-bytes=1048576" 
--config="changefeed.conf"

3.Changefeed 创建成功后，执行如下命令，查看 changefeed 的状态

tiup ctl:v<CLUSTER_VERSION> cdc changefeed list --server="http://127.0.0.1:8300"

四、写入数据以产生变更日志

完成以上步骤后，TiCDC 会将上游 TiDB 的增量数据变更日志发送到 Kafka，下面对 TiDB 写入数据，以产生增量数据变更日志。

1.模拟业务负载

在测试实验环境下，可以使用 go-tpc 向上游 TiDB 集群写入数据，以让 TiDB 产生事件变更数据。如下命令，首先在上游 TiDB 创建名为 tpcc 的数据库，然后使用 TiUP bench 写入数据到这个数据库中。

tiup bench tpcc -H 127.0.0.1 -P 4000 -D tpcc --warehouses 4 prepare
tiup bench tpcc -H 127.0.0.1 -P 4000 -D tpcc --warehouses 4 run --time 300s

2.消费 Kafka Topic 中的数据

changefeed 正常运行时，会向 Kafka Topic 写入数据，你可以通过由 Kafka 提供的 kafka-console-consumer.sh，观测到数据成功被写入到 Kafka Topic 中：

./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --from-beginning --topic `${topic-name}`

至此，TiDB 的增量数据变更日志就实时地复制到了 Kafka。下一步，你可以使用 Flink 消费 Kafka 数据。当然，你也可以自行开发适用于业务场景的 Kafka 消费端。

五、配置 Flink 消费 Kafka 数据

1.安装 Flink Kafka Connector

在 Flink 生态中，Flink Kafka Connector 用于消费 Kafka 中的数据并输出到 Flink 中。Flink Kafka Connector 并不是内建的，因此在 Flink 安装完毕后，还需要将 Flink Kafka Connector 及其依赖项添加到 Flink 安装目录中。下载下列 jar 文件至 Flink 安装目录下的 lib 目录中，如果你已经运行了 Flink 集群，请重启集群以加载新的插件。

• flink-connector-kafka-1.17.1.jar
• flink-sql-connector-kafka-1.17.1.jar
• kafka-clients-3.5.1.jar

2.创建一个表

可以在 Flink 的安装目录执行如下命令，启动 Flink SQL 交互式客户端：

[root@flink flink-1.15.0]# ./bin/sql-client.sh

随后，执行如下语句创建一个名为 tpcc_orders 的表：

CREATE TABLE tpcc_orders (o_id INTEGER,o_d_id INTEGER,o_w_id INTEGER,o_c_id INTEGER,o_entry_d STRING,o_carrier_id INTEGER,o_ol_cnt INTEGER,o_all_local INTEGER
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'tidb_tpcc_orders',
'properties.bootstrap.servers' = '127.0.0.1:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'format' = 'canal-json',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'properties.auto.offset.reset' = 'earliest'
)

请将 topic 和 properties.bootstrap.servers 参数替换为环境中的实际值。

3.查询表内容

执行如下命令，查询 tpcc_orders 表中的数据：

SELECT * FROM tpcc_orders;

执行成功后，可以观察到有数据输出，如下图

至此，就完成了 TiDB 与 Flink 的数据集成。